基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法

本发明公开的基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法，具体包括：获取滚动轴承振动信号作为真实信号；构建生成对抗网络模型，对真实信号数据进行扩充；构建基于时域和频域多尺度特征联合评价机制实现对扩充数据可靠性的判别，得到扩充后数据集；构建基于通道注意力和全尺度一维卷积神经网络模型；通过数据集对神经网络模型进行深度学习训练；利用训练后模型判别故障类型。本发明的基于数据生成的滚动轴承故障诊断方法，提高了滚动轴承在小样本、样本不均衡情况下的故障诊断精度和诊断效率。